Анализ сценариев это такой метод оценки рисков при котором оценивается

Неопределенность
является фундаментальным свойством
рыночной экономики. Полученные выше
прогнозные оценки показателей проекта
не являются абсолютно достоверными.
Возникает необходимость тем или иным
способом оценить влияние изменений
конъюнктуры внешней среды на показатели
проекта.

Риск
инвестиционного проекта выражается в
возможном отклонении потока денежных
средств для данного проекта от ожидаемого
– чем отклонение больше, тем больше
риск проекта. При рассмотрении каждого
проекта можно получить возможный
диапазон результатов проекта, дать этим
результатам вероятностную оценку –
оценить потоки денежных средств,
руководствуясь экспертными оценками
вероятности генерации этих потоков или
величиной отклонений компонентов потока
от ожидаемых значений.

Оценим
это влияние методом сценариев, для чего
дополнительно к базовому расчету
добавляются расчеты с измененными
исходными, сгруппированными в сценарии
с условными названиями «наилучший» и
«наихудший». Границы отклонения
параметров от исходных приведены в
таблице 11.

Таблица
11 — Вариации
параметров по сценариям.

Корректируя
исходные данные проекта в соответствие
с требованиями сценариев, рассчитаем
все показатели экономической эффективности
проекта для каждого из сценариев и
сравнить их с базовым вариантом.

Произвольно
задавая вероятности сценариев, включая
базовый, рассчитать среднее значение
NPV
проекта по формуле:

NPV_СР
= Р_НАИЛ
× NPV_НАИЛ
+ Р_БАЗ
× NPV_БАЗ
+ Р_НАИХ
× NPV_НАИХ,

где
Р — вероятности развития соответствующих
сценариев, причем их сумма должна
равняться единице.

После
соответствующих расчетов NPV_СР
примерно равно NPV_БАЗ,
поэтому можно сказать, что риск проекта
невелик.

А
чего расчеты скрыли от широкой
общественности?

Еще
на плакат можно вынести такую таблицу

Заключение

Показатели
коммерческой эффективности проекта в
целом отражают
финансовые последствия осуществления
инвестиционного проекта, в случае если
предполагается участие только одного
инвестора, который производит все
необходимые для реализации проекта
затраты и пользуется всеми его
результатами.

В
качестве основных показателей для
расчета коммерческой
эффективности проекта рекомендуется
использовать следующие:

• чистый
доход;

• чистый
дисконтированный доход;

• внутренняя
норма доходности;

• потребность
в дополнительном финансировании (ПФ,
стоимость проекта, капитал риска);

• индексы
доходности затрат и инвестиций;

• срок
окупаемости;

• группа
показателей, характеризующих финансовое
состояние предприятия — участника
проекта.

В
данной курсовой работе был рассмотрен
инвестиционный проект с заданными
исходными данными.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

Анализ сценариев — процесс разработки описательных моделей развития событий. Метод может быть использован для идентификации риска путем рассмотрения возможных событий в будущем и исследования их значимости и последствий. Наборы сценариев, отражающих, например, «лучший случай», «худший случай» и «ожидаемый случай», могут быть использованы для анализа возможных последствий и их вероятности для каждого сценария.

Возможности метода анализа сценариев можно проиллюстрировать, рассматривая основные изменения за прошлые 50 лет в технологиях, предпочтениях потребителей, социальных отношениях и т.д. В процессе анализа сценариев трудно прогнозировать вероятность таких изменений в будущем, однако можно анализировать последствия, помочь организациям использовать преимущества и обеспечить устойчивость к прогнозируемым изменениям.

Область применения

Анализ сценариев может быть полезен в принятии политических решений и планировании будущих стратегий, а также при рассмотрении существующих видов деятельности. Данный метод может быть использован для всех трех элементов оценки риска. На этапах идентификации и анализа риска наборы сценариев, отражающих, например, лучший, худший и наиболее вероятный случай, могут быть использованы для установления того, что может произойти в конкретных обстоятельствах, а также для анализа потенциальных последствий и их вероятности для каждого сценария.

Метод анализа сценариев может быть использован для прогнозирования возможных угроз и их развития во времени и может быть применен для всех типов риска в краткосрочной и долгосрочной перспективе. В краткосрочной перспективе при наличии достоверных данных вероятные сценарии могут быть экстраполированы на основе существующих данных. В долгосрочной перспективе с учетом низкой достоверности данных анализ сценариев позволяет определить общий характер развития событий.

Анализ сценариев полезен в ситуации, когда имеются значительные различия между положительными и отрицательными результатами, в том числе во времени и для различных групп или организаций.

Входные данные

Необходимым условием применения метода анализа сценариев является наличие группы специалистов, обладающих пониманием характера исследуемых изменений (например, возможных достижений в технологиях). Эти специалисты должны быть способны спрогнозировать ситуацию в будущем, не прибегая к экстраполяции на основе данных прошлых событий. Полезно также использование данных литературных источников и данных, относящихся к происходящим изменениям.

Процесс выполнения метода

Структура метода анализа сценариев может быть формализованной или произвольной.

После формирования группы, установления каналов обмена информацией, определения исследуемых проблем и области применения метода необходимо идентифицировать характер возможных изменений. Следует также исследовать основные тенденции и оценить вероятное время изменений на основе экспертного прогноза.

Исследуемые изменения могут включать в себя:

• внешние изменения (такие как изменения технологий);
• решения, которые необходимо принять в ближайшем будущем и которые могут привести к различным результатам;
• потребности причастных сторон и возможные изменения;
• изменения в макросреде (обязательных требований, демографии и т.д.), некоторые из которых неизбежны, другие возможны.

Иногда изменения могут произойти вследствие другого опасного события. Например, изменение климата приводит к изменениям потребительского спроса на продукты питания, что влияет на то, какие продукты питания выгодно экспортировать, а какие — выращивать в своем регионе.

Затем следует составить перечень локальных факторов и макрофакторов или тенденций и ранжировать сначала по значимости, затем по неопределенности. Особое внимание следует уделять факторам, которые являются наиболее значимыми и более неопределенными.

Ключевые факторы или тенденции наносят на карту напротив друг друга, чтобы показать и выявить области разработки сценариев.

Обычно предлагают набор сценариев, каждый из которых соответствует вероятному изменению параметров.

Затем для каждого сценария составляют описание перехода от исходной ситуации к рассматриваемому сценарию. Описание может включать вероятные детали, которые могут быть очень полезны для сценария.

Далее сценарии могут быть использованы для исследования или оценки исходной проблемы. При проведении исследований необходимо учитывать все существенные, но прогнозируемые факторы (например, используют шаблоны). Затем следует исследовать выполнение политики или деятельности при реализации этого сценария и оценить результаты предварительного исследования сценария с использованием вопросов «что, если», основанных на предположениях моделей.

После проведения оценки вопросов или предположений относительно каждого сценария может стать очевидным, что именно необходимо изменить и как это сделать наиболее целесообразным и безопасным образом. Могут быть также определены основные индикаторы, указывающие на появление возможных изменений. Мониторинг основных индикаторов и предпринятые ответные меры позволяют обеспечить возможность внесения изменений в запланированные стратегии.

Так как сценарии охватывают только отдельные части возможного развития будущих событий, важно удостовериться, что учтены вероятности появления конкретных сценариев, т.е. определить структуру риска. Например, если используют сценарии лучшего случая, худшего случая и наиболее вероятного случая, необходимо предпринять несколько попыток для их квалификации и оценить вероятность появления каждого сценария.

Выходные данные

Наиболее подходящего сценария может не быть, однако анализ позволяет получить более четкое понимание вариантов развития событий и способов изменения действий при изменении индикаторов.

Преимущества и недостатки

Анализ сценариев учитывает варианты будущего развития событий и поэтому может быть более предпочтительным при традиционном подходе к прогнозированию, в соответствии с которым на основе сценариев проводят оценку вероятности по шкале (высокая, средняя и низкая) на основе имеющихся данных, предполагая, что развитие событий будет соответствовать известным в прошлом тенденциям. Это важно в ситуации, когда недостаточно знаний об исследуемой проблеме для прогнозирования ее развития или когда опасность может возникнуть в отдаленном будущем.

С этим преимуществом напрямую связан недостаток метода анализа сценариев, который заключается в том, что в ситуации с высокой неопределенностью некоторые из сценариев могут быть нереальными.

Главные трудности использования метода анализа сценариев связаны с наличием данных и способностью аналитиков и лиц, принимающих решения, разработать реальные сценарии с поддающимися исследованию возможными результатами.

Недостаток использования метода анализа сценариев для обоснования принятия решений состоит в том, что использованные сценарии могут не иметь достоверного обоснования; данные могут быть гипотетическими, а нереалистичность результатов может быть не выявлена.

49. Данный метод рекомендуется использовать для описания и управления рисками с рассмотрением возможных событий в будущем и исследования их значимости и последствий. Используемые в методе наборы сценариев, описывающие, например, «лучший случай», «худший случай» и «ожидаемый случай», рекомендуется применять для анализа возможных последствий и их вероятности для каждого сценария.

50. Метод определяет возможные сценарии на основе возможных событий или их моделирования с последующей оценкой рисков для каждого из сценариев. Для эффективного применения данного метода рекомендуется наличие группы специалистов, обладающих необходимыми компетенциями применительно к исследуемым явлениям.

51. Данный метод, не требующий значительных временных и финансовых затрат, но краткосрочного повышения квалификации от исполнителей, рекомендуется применять для оценки рисков на любом управленческом уровне: предприятия, проекта/отдела, а также для конкретного оборудования или процесса, для рисков, действующих в среднесрочном и краткосрочном временном диапазоне.

52. Метод рекомендуется применять при планировании будущих стратегий, а также при рассмотрении существующих видов деятельности, его описание приведено в национальном стандарте <9>.

———————————

<9> Технология Б.2.5 ГОСТ Р 58771-2019 «Менеджмент риска. Технологии оценки риска». Утвержден и введен в действие приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 17 декабря 2019 г. N 1405-ст.

Сценарный подход как метод анализа проектных рисков

Реферат по дисциплине «Экономическая оценка
инвестиций»

Выполнил студент группы 3/39 Мурадов М.

Государственное образовательное учреждение высшего
профессионального образования Ивановский государственный химико-технологический
университет

Институт управления финансов и информационных систем

Кафедра экономики и финансов

Иваново 2004

Введение

Законодательно установлено, что предпринимательская
деятельность является рисковой, т.е. действия участников предпринимательства в
условиях сложившихся рыночных отношений, конкуренции, функционирования всей
системы экономических законов не могут быть с полной определенностью рассчитаны
и осуществлены. Многие решения в предпринимательской деятельности приходится
принимать в условиях неопределенности, когда необходимо выбирать направление
действий из нескольких возможных вариантов, осуществление которых сложно
предсказать (рассчитать, как говорится, на все сто процентов).

Риск присущ любой сфере человеческой деятельности, что
связано со множеством условий и факторов, влияющих на положительный исход
принимаемых людьми решений. Исторический опыт показывает, что риск
недополучения намеченных результатов особенно стал проявляться при всеобщности
товарно-денежных отношений, конкуренции участников хозяйственного оборота.

Опыт развития всех стран показывает, что игнорирование или
недооценка хозяйственного риска при разработке тактики и стратегии
экономической политики, принятии конкретных решений неизбежно сдерживает
развитие общества, научно-технического прогресса, обрекает экономическую
систему на застой. Возникновение интереса к проявлению риска в хозяйственной
деятельности связано с проведением в России экономической реформы.
Хозяйственная среда становится все более рыночной, вносит в предпринимательскую
деятельность дополнительные элементы неопределенности, расширяет зоны рисковых
ситуаций. В этих условиях возникают неясность и неуверенность в получении
ожидаемого конечного результата, а, следовательно, возрастает и степень
предпринимательского риска.

Экономические преобразования, происходящие в России,
характеризуются ростом числа предпринимательских структур, созданием ряда новых
рыночных инструментов. Большое число предпринимателей открывают свое дело при
самых неблагоприятных условиях. Нарастающий кризис экономики России является
одной из причин усиления предпринимательского риска, что приводит к увеличению
числа убыточных предприятий.

Значительный рост числа убыточных предприятий позволяет
сделать вывод о том, что не учитывать фактор риска в предпринимательской
деятельности нельзя, без этого сложным является получение адекватных реальным
условиям результатов деятельности. Создать эффективный механизм
функционирования предприятия на основе концепции безрискового хозяйствования
невозможно, однако вполне реально учесть его на различных стадиях реализации
проекта.

Методы количественного анализа риска
инвестиционных проектов

В мировой практике финансового менеджмента используются
различные методы анализа рисков инвестиционных проектов (ИП). К наиболее
распространенным из них следует отнести:

-метод корректировки нормы дисконта;

-метод достоверных эквивалентов (коэффициентов
достоверности);

-анализ чувствительности критериев эффективности (чистый
дисконтированный доход (NPV), внутренняя норма доходности (IRR) и др.);

-метод сценариев;

-анализ вероятностных распределений потоков платежей;

-деревья решений;-метод Монте-Карло (имитационное
моделирование) и др.

В данной главе кратко изложены преимущества, недостатки и
проблемы их практического применения[1]
.

Метод корректировки нормы дисконта. Достоинства этого
метода — в простоте расчетов, которые могут быть выполнены с использованием
даже обыкновенного калькулятора, а также в понятности и доступности. Вместе с
тем метод имеет существенные недостатки.

Метод корректировки нормы дисконта осуществляет приведение
будущих потоков платежей к настоящему моменту времени (т.е. обыкновенное
дисконтирование по более высокой норме), но не дает никакой информации о
степени риска (возможных отклонениях результатов). При этом полученные
результаты существенно зависят только от величины надбавки за риск.

Он также предполагает увеличение риска во времени с
постоянным коэффициентом, что вряд ли может считаться корректным, так как для
многих проектов характерно наличие рисков в начальные периоды с постепенным
снижением их к концу реализации. Таким образом, прибыльные проекты, не
предполагающие со временем существенного увеличения риска, могут быть оценены
неверно и отклонены.

Данный метод не несет никакой информации о вероятностных
распределениях будущих потоков платежей и не позволяет получить их оценку.

Наконец, обратная сторона простоты метода состоит в
существенных ограничениях возможностей моделирования различных вариантов, которое
сводится к анализу зависимости критериев NPV(IRR,PI и др.) „от изменений только
одного показателя — нормы дисконта.

Несмотря на отмеченные недостатки, метод корректировки
нормы дисконта широко применяется на практике.

Метод достоверных эквивалентов. Недостатками этого метода
следует признать:

— сложность расчета коэффициентов достоверности, адекватных
риску на каждом этапе проекта;

— невозможность провести анализ вероятностных распределений
ключевых параметров.

Анализ чувствительности. Данный метод является хорошей
иллюстрацией влияния отдельных исходных факторов на конечный результат проекта.

Главным недостатком данного метода является предпосылка о
том, что изменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как на
практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны.

По этой причине применение данного метода на практике как
самостоятельного инструмента анализа риска, по мнению автора весьма ограничено,
если вообще возможно.

Метод сценариев. В целом метод позволяет получать
достаточно наглядную картину для различных вариантов реализации проектов, а
также предоставляет информацию о чувствительности и возможных отклонениях, а
применение программных средств типа Excel позволяет значительно повысить
эффективность подобного анализа путем практически неограниченного увеличения
числа сценариев и введения дополнительных переменных.

Метод представляет собой развитие методики анализа
чувствительности проекта в том смысле, что одновременному непротиворечивому
(реалистическому) изменению подвергается вся группа переменных. Рассчитываются
пессимистический вариант (сценарий) возможного изменения переменных,
оптимистический и наиболее вероятный вариант. В соответствии с этими расчетами
определяются новые значения критериев NPV и IRR . Эти показатели сравниваются с
базисными значениями и делаются необходимые рекомендации. В основе рекомендаций
лежит определенное “правило”: даже в оптимистическом варианте нет возможности
оставить проект для дальнейшего рассмотрения, если NPV такого проекта отрицательна,
и наоборот: пессимистический сценарий в случае получения положительного
значения NPV позволяет эксперту судить о приемлемости данного проекта несмотря
на наихудшие ожидания.

Анализ вероятностных распределений потоков платежей. В
целом применение этого метода анализа рисков позволяет получить полезную
информацию об ожидаемых значениях NPV и чистых поступлений, а также провести
анализ их вероятностных распределений.

Вместе с тем использование этого метода предполагает, что
вероятности для всех вариантов денежных поступлений известны либо могут быть
точно определены. В действительности в некоторых случаях распределение
вероятностей может быть задано с высокой степенью достоверности на основе
анализа прошлого опыта при наличии больших объемов фактических данных. Однако
чаще всего такие данные недоступны, поэтому распределения задаются исходя из
предположений экспертов и несут в себе большую долю субъективизма.

Деревья решений. Ограничением практического использования
данного метода является исходная предпосылка о том, что проект должен иметь
обозримое или разумное число вариантов развития. Метод особенно полезен в
ситуациях, когда решения, принимаемые в каждый момент времени, сильно зависят
от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего
развития событий.

Имитационное моделирование. Практическое применение данного
метода продемонстрировало широкие возможности его использования инвестиционном
проектировании, особенно в условиях неопределённости и риска. Данный метод
особенно удобен для практического применения тем, что удачно сочетается с
другими экономико-статистическими методами, а также с теорией игр и другими
методами исследования операций. Практическое применение автором данного метода
показало, что зачастую он даёт более оптимистичные оценки, чем другие методы,
например анализ сценариев, что, очевидно обусловлено перебором промежуточных
вариантов.

Многообразие ситуаций неопределённости делает возможным
применение любого из описанных методов в качестве инструмента анализа рисков,
однако, наиболее перспективными для практического использования являются методы
сценарного анализа и имитационного моделирования, которые могут быть дополнены
или интегрированы в другие методики.

Алгоритмы количественной оценки риска
инвестиционных проектов

Алгоритм имитационного моделирования (инструмент
«РИСК-АНАЛИЗ»):

1.Определяются ключевые факторы ИП. Для этого предлагается
применять анализ чувствительности по всем факторам (цена реализации, рекламный
бюджет, объём продаж, себестоимость продукции и т. д.), используя
специализированные пакеты типа Project Expert и Альт-Инвест, что позволит
существенно сократить время расчётов. В качестве ключевых выбираются те
факторы, изменения которых приводят к наибольшим отклонениям чистой текущей
стоимости (NPV).

Таблица 1.

Выбор ключевых факторов ИП на основе анализа
чувствительности

2. Определяются максимальное и минимальное значения
ключевых факторов, и задаётся характер распределения вероятностей. В общем
случае рекомендуется использовать нормальное распределение.

3. На основе выбранного распределения проводится имитация
ключевых факторов, с учётом полученных значений рассчитываются значения NPV.

4. На основе полученных в результате имитации данных
рассчитываются критерии, количественно характеризующие риск ИП (матожидание
NPV, дисперсия, среднеквадратическое отклонение и др.).

Для проведения сценарного анализа нами разработана
методика, позволяющая учитывать все возможные сценарии развития, а не три
варианта (оптимистичный, пессимистичный, реалистичный), как это предлагается в
литературе. Предлагается следующий алгоритм сценарного анализа:

Алгоритм сценарного анализа

1.Используя анализ чувствительности, определяются ключевые
факторы ИП (см. выше).

2.Рассматриваются возможные ситуации и сочетания ситуаций,
обусловленные колебаниями этих факторов. Для этого рекомендуется строить
«дерево сценариев».

3.Методом экспертных оценок определяются вероятности каждого
сценария.

4.По каждому сценарию с учетом его вероятности
рассчитывается NPV проекта, в результате чего получается массив значений NPV
(табл. 2.)

Таблица 2.

Массив значений NPV

5. На основе данных массива рассчитываются критерии риска
ИП

Практические примеры расчета

Исходная информация: предприятие “Техинэко”, занимающееся
строительством локальных котельных, реализует проект для завода “Старт” (Н.
Новгород). Экономический эффект строительства локальной котельной для завода
“Старт” заключается в снижении затрат на отопление, так как в случае реализации
проекта приведённые затраты существенно меньше, чем приведённая стоимость
платежей по тарифам за централизованное отопление.

В результате анализа технико-экономического обоснования
проекта было установлено, что ключевыми факторами, определяющими риск данного
проекта является соотношение себестоимости 1Гкал, вырабатываемой локальной
котельной и тарифа за централизованное отопление.

В общем же случае для определения ключевых параметров
проекта можно использовать анализ чувствительности, в качестве оптимального
инструмента для этого рекомендуется применять соответствующий модуль анализа
программных пакетов «Project Expert» и «Альт-Инвест», которые обеспечивают
возможность быстрого пересчёта по всем факторам. Хотя в большинстве случаев
ключевые факторы проекта известны из предыдущего опыта, либо установлены по
результатам маркетингового исследования, а анализ чувствительности необходим
лишь для количественного определения степени влияния этого фактора.

Риск-анализ данного проекта был выполнен двумя способами:

-имитационное моделирование методом Монте-Карло;

-анализ сценариев.

Риск-анализ инвестиционного проекта методом имитационного
моделирования

Моделируя значение NPV в зависимости от ключевых факторов
были получены значения NPV по трём опорным вариантам развития событий
(оптимистичный, пессимистичный, реалистичный). Методом экспертных оценок были
определены также вероятности реализации этих вариантов. Полученные результаты
использовались как исходные данные для имитационного моделирования (табл. 3.)

Таблица 3

Исходные условия эксперимента

На основе исходных данных проводим имитацию. Для проведения
имитации рекомендуется использовать функцию «Генерация случайных чисел» (рис.
1)

Рис. 1. Имитация с использованием генерации случайных
чисел.

Для осуществления имитации рекомендуется использовать
нормальное распределение, так как практика риск-анализа показала, что именно
оно встречается в подавляющем большинстве случаев. Количество имитаций может
быть сколь угодно большим и определяется требуемой точностью анализа. В данном
случае ограничимся 500 имитациями.

Таблица 4

Имитация

И т. д. 500 имитаций

На основе полученных в результате имитации данных,
используя стандартные функции MS Excel проводим экономико-статистический анализ
(рис 2).

Рис. 2. Экономико-статистический анализ результатов
имитации

Имитационное моделирование продемонстрировало следующие
результаты:

1. Среднее значение NPV составляет 15950,79 тыс. руб.

2. Минимальное значение NPV составляет 15940,15 тыс. руб.

3. Максимальное значение NPV составляет 15962,98 тыс. руб.

4. Коэффициент вариации NPV равен 12%

5. Число случаев NPV < 0 – нет.

6. Вероятность того, что NPV будет меньше нуля равна нулю.

7. Вероятность того, что NPV будет больше максимума также равна
нулю.

8. Вероятность того, что NPV будет находится в интервале
[M(E) + s; max] равна 16%.

9. Вероятность того, что NPV будет находиться в интервале [M(E)
— s; [M(E)] равна 34%.

Оценим риск данного инвестиционного проекта.

Для расчёта цены риска в данном случае используем
показатель среднеквадратического отклонения — s, и матожидания – М (NPV). В
соответствии с правилом «трёх сигм», значение случайной величины, в данном
случае – NPV, с вероятностью близкой 1 находится в интервале [М-3s; М+3s]. В
экономическом контексте это правило можно истолковать следующим образом:

-вероятность получить NPV проекта в интервале
[15950,79-3,58 ; 15950,79 +3,58] равна 68%;

-вероятность получить NPV проекта в интервале
[15950,79-7,16 ; 15950,79 +7,16] равна 94%;

-вероятность получить NPV проекта в интервале
[15950,79-10,74 ; 15950,79 +10,74] близка к единице, т.е. вероятность того, что
значение NPV проекта будет ниже 15 940,05 тыс. руб. (15950,79-10,74) стремится
к нулю.

Таким образом, суммарная величина возможных потерь
характеризующих данный инвестиционный проект, составляет 10,74 тыс. руб. (что
позволяет говорить о высокой степени надёжности проекта).

Иначе говоря, цена риска данного ИП составляет 10,74 тыс.
рублей условных потерь, т.е. принятие данного инвестиционного проекта влечёт за
собой возможность потерь в размере не более 10,74 тыс. руб.

Риск-анализ инвестиционного проекта
методом сценариев

Для сравнения проведём риск-анализ того же инвестиционного
проекта методом сценариев. Рассмотрим возможные сценарии реализации
инвестиционного проекта. В данном случае их будет только три:

Таблица 5

Исходные данные

Построение сценариев и расчёт NPV по вариантам
осуществлялся с учетом того факта, что себестоимость 1Гкал, вырабатываемой
локальной котельной и тариф за централизованное отопление в значительной
степени коррелируют друг с другом, поскольку обе эти величины зависят от одних
и тех же факторов, как то эксплуатационные расходы и зарплата обслуживающего
персонала.

Экономико-статистический анализ данных метода сценариев
показан на рис.3

Рис. 3. Экономико-статистический анализ данных метода
сценариев.

Сценарный анализ продемонстрировал следующие результаты:

1. Среднее значение NPV составляет 15950,85 руб.

2. Коэффициент вариации NPV равен 40 %.

3. Вероятность того, что NPV будет меньше нуля 1 %.

4. Вероятность того, что NPV будет больше максимума равна
нулю.

5. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 10 %
равна 40 %.

6. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 20 %
равна 31%.

Анализируя полученные результаты, отмечаем, что метод
сценариев даёт более пессимистичные оценки относительно риска инвестиционного
проекта. В частности коэффициент вариации, определённый по результатам этого
метода значительно больше, чем в случае с имитационным моделированием.

Рекомендуется использовать сценарный анализ только в тех
случаях, когда количество сценариев конечно, а значения факторов дискретны.
Если же количество сценариев очень велико, а значения факторов непрерывны,
рекомендуется применять имитационное моделирование.

Следует отметить, что, используя сценарный анализ можно
рассматривать не только три варианта, а значительно больше. При этом можно сочетать
сценарный анализ с другими методами количественного анализа рисков, например, с
методом дерева решений и анализом чувствительности, как это продемонстрировано
в следующем примере.

Анализ рисков бизнес-плана ТК «Корона». Установим ключевые
факторы проекта, оказывающие значительное влияние на показатель эффективности –
NPV. Для этого проведём анализ чувствительности по всем факторам в интервале от
–20% до +20% и выберем те из них, изменения которых приводят к наибольшим изменениям
NPV (рис. 4)

Рис. 4. Анализ чувствительности в Project Expert

В нашем случае это факторы: ставки налогов; объём сбыта,
цена сбыта.

Рассмотрим возможные ситуации, обусловленные колебаниями
этих факторов. Для этого построим «дерево сценариев».

Рис. 5. Дерево сценариев

Ситуация 1: Колебания налоговых ставок Вероятность ситуации
= 0,3

Ситуация 2: Колебания объёма сбыта Вероятность ситуации =
0,4

Ситуация 3: Колебания цены сбыта Вероятность ситуации = 0,3

Рассмотрим также возможные сценарии развития этих ситуаций.

Ситуация 1: Колебания налоговых ставок Вероятность ситуации
= 0,3

Сценарий 1: Снижение налоговых ставок на 20%

Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,1

Общая вероятность сценария =0,1*0,3=0,03

Сценарий 2: Налоговые ставки остаются неизменными

Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,5

Общая вероятность сценария =0,5*0,3=0,15

Сценарий 3: Повышение налоговых ставок на 20%

Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,4

Общая вероятность сценария =0,4*0,3=0,12

Ситуация 2: Колебания объёма реализации Вероятность
ситуации = 0,4

Сценарий 4: Снижение объёма реализации на 20% Р=0,25*0,4=0,1

Сценарий 5: Объёма реализации не изменяется Р=0, 5*0,4=0,2

Сценарий 6: Увеличение объёма реализации на 20% Р=0,25*0,4=0,1

Ситуация 3: Колебания цены реализации Вероятность ситуации
= 0,3

Сценарий 7: Снижение цены реализации на 20% Р=0,2*0,3=0,06

Сценарий 8: Цена реализации не изменяется Р=0, 5*0,3=0,15

Сценарий 9: Увеличение цены реализации на 20% Р=0,3*0,3=0,09

По каждому из описанных сценариев определяем NPV ( эти
значения были рассчитаны при анализе чувствительности), подставляем в таблицу и
проводим анализ сценариев развития.

Таблица 6

Ситуация 1

Таблица 7

Ситуация 2

Таблица 8

Ситуация 3

Рис. 6. Итоговая таблица сценарного анализа

Проведённый риск-анализ проекта позволяет сделать следующие
выводы:

1. Наиболее вероятный NPV проекта (68 249 026 тыс. руб.)
несколько ниже, чем ожидают от его реализации (68 310 124 тыс. руб.)

2.Несмотря на то, что вероятность получения NPV меньше нуля
равна нулю, проект имеет достаточно сильный разброс значений показателя NPV, о
чем говорят коэффициент вариации и величина стандартного отклонения, что
характеризует данный проект как весьма рискованный. При этом несомненными
факторами риска выступают снижение объёма и цены реализации.

3. Цена риска ИП в соответствии с правилом «трёх сигм»
составляет 3*25 724 942 = 77 174 826 тыс. руб., что превышает наиболее
вероятный NPV проекта (68 249 026 тыс. руб.)

Цену риска можно также охарактеризовать через показатель
коэффициент вариации (CV). В данном случае CV = 0,38. Это значит, что на рубль
среднего дохода (NPV) от ИП приходится 38 копеек возможных потерь с
вероятностью равной 68%.

Заключение

Эффективность применения разработанных технологий
инвестиционного проектирования обусловлена тем, что они могут быть легко
реализованы обычным пользователем ПК в среде MS Excel, а универсальность
математических алгоритмов, используемых в технологиях, позволяет применять их
для широкого спектра ситуаций неопределённости, а также модифицировать и
дополнять другими инструментами.

Практика применения предлагаемого инструментария в
Нижегородской области продемонстрировала его высокую надежность и
перспективность. Экономический эффект от внедрения новых проектных технологий
выражается в снижении размера резервных фондов и страховых отчислений, необходимость
которых обусловлена наличием рисков и неопределённостью условий реализации
проекта.

Опыт применения данных алгоритмов может найти широкое
применение во всех регионах России и быть использован как для проектирования ИП
предприятий, независимо от их форм собственности и отраслевой принадлежности,
так и финансовыми учреждениями для анализа эффективности этих проектов.

Список литературы

Грачева
М.В. Анализ проектных рисков. – М.: Финстатинформ, 1999.

Кошечкин
С.А. Методы количественного анализа риска инвестиционных проектов. www.koshechkin.narod.ru

Стратегия
бизнеса: аналитический справочник. Под общей редакцией академика РАЕН, д.э.н. Г.Б. Клейнера. – М.: «КОНСЭКО»,1998.

Шевченко
И.К. Организация предпринимательской деятельности.
Учебное пособие. — Таганрог: Изд-во ТРТУ,
2004.

http://www.itrealty.ru/analit/project_risk2.html#quantative_analysis

http://www.pro-invest.ru/it/programs/pe/risk/risk3.php

[1]
Кошечкин С.А. Методы
количественного анализа риска инвестиционных проектов. www.koshechkin.narod.ru

Дата добавления: 10.03.2005